八大排序图解算法

   日期:2020-05-30     浏览:164    评论:0    
核心提示:其实八大排序如果弄清楚它们的原理并不难,虽然里面有几种排序写起来也很麻烦。但是最难的往往就是,我们会把它们相互混淆,我给每个排序画了一张动图,看图记忆就好很多了。 每种排序都有相对应的解释和图,大家可以看完解释和图然后按照自己的思路去写代码。(当然也提供了测试好的代码) 末尾提供了测试代码,你只需要改动一行代码,就可以测试你的排序是否正确,如果错误会打印出原本序列、你的排序、正确的排序,以帮助你更好的排错。稳定性:如果一组待排序的数字中,有两个相同的数字。在完成排序后,这两个数字的相对位置不变.数据结构与

其实八大排序如果弄清楚它们的原理并不难,虽然里面有几种排序写起来也很麻烦。
但是最难的往往就是,我们会把它们相互混淆,我给每个排序画了一张动图,看图记忆就好很多了。

每种排序都有相对应的解释和图,大家可以看完解释和图然后按照自己的思路去写代码。(当然也提供了测试好的代码)

末尾提供了测试代码,你只需要改动一行代码,就可以测试你的排序是否正确,如果错误会打印出原本序列你的排序正确的排序,以帮助你更好的排错。


稳定性:如果一组待排序的数字中,有两个相同的数字。在完成排序后,这两个数字的相对位置不变,即该排序是稳定排序。

不稳定的排序算法:堆排序、快速排序、希尔排序、直接选择排序.

0(nlogn) 快速排序、堆排序、归并排序,快速排序最好

初始顺序对排序没有影响的是 堆排序


一、冒泡排序

平均时间复杂度 最好时间复杂度 最坏时间复杂度 空间复杂度 稳定性 类别
O(n2) O(n) O(n2) O(1) 稳定 交换排序

1-1:冒泡排序的解释

循环遍历 0-length-1 的元素,找到最合适每个位置的元素。
把位置 i 的元素和i后面的的每个元素对比,找到最小的元素放在 i 这个位置。(找最大还是最小取决你怎么排序)
下面是图示:



1-2:冒泡排序代码

public void bubbleSort(int[] arr){
    int tmp;
    for (int i = 0;i < arr.length - 1; i++){
        for (int j = i+1; j < arr.length; j++){
            if (arr[i] > arr[j]){
                tmp = arr[j];
                arr[j] = arr[i];
                arr[i] = tmp;
            }
        }
    }
}



二、快速排序

平均时间复杂度 最好时间复杂度 最坏时间复杂度 空间复杂度 稳定性 类别
O(nlog2n) O(nlog2n) O(n2) O(nlog2n) 不稳定 交换排序

2-1:快速排序的解释

每次选择一个数作为标准,然后比它大的放在右边,比它小的放在左边。
通过上面的操作把数组分成了两份,然后每份继续重复这样的操作,直到排序好。

注:
1、为了方便,这个标准数,我们每次取第一个数
2、当左边长度是1的时候就是排序好了。(同理右边也是)


2-2:快速排序代码

public static void  quickSort(int[] arr,int left, int right){
    int tmpLeft = left;
    int tmpRight = right;
    int cur = arr[left];
    while (left < right){
        while (arr[right] >= cur && right > left) {
            right--;
        }
        arr[left] = arr[right];
        while (arr[left] < cur && right > left) {
            left ++;
        }
        arr[right] = arr[left];
    }
    arr[left] = cur;
    if (left - tmpLeft > 1){
        quickSort(arr,tmpLeft,left-1);
    }
    if (tmpRight - left > 0){
        quickSort(arr,left+1,tmpRight);
    }
}



三、直接插入排序

平均时间复杂度 最好时间复杂度 最坏时间复杂度 空间复杂度 稳定性 类别
O(n2) O(n) O(n2) O(1) 稳定 插入排序

3-1:直接插入排序的解释

我们从 1 开始遍历每一个元素(i),然后把元素 i 插入到 0-i 里面最合适的位置,这样就排好序了。


3-2:直接插入排序的代码

public void insertSort(int[] arr){
    int tmp,j;
    for (int i = 1;i < arr.length; i++){
        if (arr[i] < arr[i-1]){
            tmp = arr[i];
            for (j = i;j > 0; j--){
                if (tmp < arr[j-1]){
                    arr[j] = arr[j-1];
                }else {
                    break;
                }
            }
            arr[j] = tmp;
        }
    }
}



四、希尔排序

4-1:希尔排序解释

平均时间复杂度 最好时间复杂度 最坏时间复杂度 空间复杂度 稳定性 类别
O(n1.3) O(n) O(n2) O(1) 不稳定 交换排序

希尔排序其实是直接插入排序的一个改进。 直接插入排序每次移动的步长都是 1 ,而希尔排序的步长从 size 开始 直到 1,这样做的使得 大的数字比较靠后,小的数字比较靠前。 当进行步长为 1 的直接插入排序的时候,就不会出现每次移动很多的情况。

先将整个待排序列分割成若干个子序列,对每个子序列进行直接插入排序,等到整个序列基本有序的时候,在进行一次整体的直接插入排序(也就是 步长为 1)。

public void shellInsert(int[] arr, int step){
    int tmp;
    int m;
    for (int i = 0; i < step; i++){
        for (int n = i + step;n < arr.length; n += step){
            if (arr[n] < arr[n - step]){
                tmp = arr[n];
                for (m = n-step;m >= 0; m -= step){
                    if (tmp < arr[m]){
                        arr[m + step] = arr[m];
                    }else {
                        break;
                    }
                }
                arr[m+step] = tmp;
            }
        }
    }
}

public void shellSort(int[] arr){
    int step = arr.length / 2;
// int step = 1;
    while (step >= 1){
        shellInsert(arr, step);
        step = step / 2;
    }
}



五、直接选择排序

5-1:直接选择排序解释

平均时间复杂度 最好时间复杂度 最坏时间复杂度 空间复杂度 稳定性 类别
O(n2) O(n2) O(n2) O(1) 不稳定 选择排序

每次从i - length-1中选择出 一个最小(最大)的数字,然后和 i 进行交换。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-i4WCqdFO-1590475243176)(

5-2:直接选择排序代码

public void  selectSort(int[] arr){
    int min_i,tmp;
    for (int i = 0;i < arr.length - 1; i++){
        min_i = i;
        for (int j = i+1;j < arr.length; j++){
            if (arr[min_i] > arr[j]){
                min_i = j;
            }
        }
        tmp = arr[i];
        arr[i] = arr[min_i];
        arr[min_i] = tmp;
    }
}



六、堆排序

6-1:堆排序解释

平均时间复杂度 最好时间复杂度 最坏时间复杂度 空间复杂度 稳定性 类别
O(nlog2n) O(nlog2n) O(nlog2n) O(1) 不稳定 选择排序

把待排序列变成最大堆(最小堆),然后取出对顶元素。重复以上操作,直到排序结束。
最大堆你可以把它看成二叉树,根元素,大于左右节点。


6-2:堆排序代码

//当列表第一个是以下标0开始,结点下标为i,左孩子则为2*i+1,右孩子下标则为2*i+2,若下标以1开始,左孩子则为2*i,右孩子则为2*i+1
public static void heapAdjust(int a[], int s, int m){
    int key = a[s];
    for(int j = 2*s + 1; j <= m; j = 2*j + 1 ){
        // 找到左节点和右节点中小的节点
        if(j < m && a[j] <= a[j+1] ) {
            ++j;
        }
        // 如果当前值比左右节点最小值还小就不用管了
        if( a[j] <= key ){
            break;
        }
        a[s] = a[j];
        s = j;
    }
    a[s] = key;
}
public static void heap_sort(int a[], int size){
    //初始建堆,从最后一个非叶子节点开始
    for(int i = size/2-1; i >= 0; --i){
        heapAdjust(a, i, size-1);
    }
    //取堆顶,并且调整
    int tmp;
    for(int i = size-1; i > 0 ; --i){
        tmp = a[0];
        a[0] = a[i];
        a[i] = tmp;
        heapAdjust(a, 0, i-1);
    }
}



七、归并排序

7-1:归并排序的解释

平均时间复杂度 最好时间复杂度 最坏时间复杂度 空间复杂度 稳定性
O(nlog2n) O(nlog2n) O(nlog2n) O(n) 稳定

把序列尽可能的等分,然后两半分别排序。排序好后再合并排序


7-2:归并排序代码


public void sort(int[] arr,int i,int mid,int j){
    int[] brr = new int[j-i+1];
    int start_one = i;
    int start_two = mid+1;
    int cur = 0;
    while (start_one <= mid && start_two <= j){
        brr[cur ++] = arr[start_one] < arr[start_two] ? arr[start_one ++] : arr[start_two ++];
    }
    while (start_one <= mid){
        brr[cur ++] = arr[start_one++];
    }
    while (start_two <= j){
        brr[cur ++] = arr[start_two++];
    }
    for (int k = 0;k < cur; k++){
        arr[i ++] = brr[k];
    }
}


public void mergeSort(int[] arr,int i,int j){
    if (i >= j) return;
    int mid = (i + j) / 2;
    mergeSort(arr, i, mid);
    mergeSort(arr,mid + 1, j);
    sort(arr, i,mid,j);
}



八、基数排序

8-1:基数排序的解释

平均时间复杂度 最好时间复杂度 最坏时间复杂度 空间复杂度 稳定性
O(d(r+n)) O(d(n+rd)) O(nlog2n) O(n) 稳定

基数排序要根据具体的序列规则来做,这里以最简单的十位数为例,作图。
先以个位数进行排序,然后再以10位数进行排序。回收的结果就是排序好的结果。

8-2:基数排序代码

因为基数排序和具体的序列有关,这里以最简单的个位数为例,方便你阅读代码。

public static void radixSort(int[] arr){
    // 创建0-9的桶
    List<List<Integer>> lists = new ArrayList<>();
    for (int i = 0;i < 10; i++){
        lists.add(new ArrayList<>());
    }
    // 按照顺序把数字装入桶中
    for (int j = 0;j < arr.length; j++){
        lists.get(arr[j]).add(arr[j]);
    }
    // 按照顺序回收桶中的数据
    int cur = 0;
    for (List<Integer> item : lists){
        for (Integer i : item){
            arr[cur ++] = i;
        }
    }
}



测试代码

你可以使用下面的工具类,对你写的排序方法进行测试。


public static boolean testSort(){
    int arrayLenght = 100;
    int[] arr = new int[arrayLenght];
    int[] brr = new int[arrayLenght];
    int[] crr = new int[arrayLenght];
    int tmp,cur;
    for (int i = 0;i < 10000; i++){
        cur = 0;
        for (int j = 0; j < arrayLenght; j++){
            tmp = (int)(Math.random()*100);
            arr[cur] = tmp;
            crr[cur] = tmp;
            brr[cur ++] = tmp;
        }
        Arrays.sort(arr);
       
        try {
            // 每次测试替换掉下面的这个排序方法
            // heap_sort(brr, brr.length);
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
        for (int k = 0;k < cur; k++){
            if (arr[k] != brr[k]){
                print(arr,brr,crr);
                return false;
            }
        }
    }
    return true;
}


private static void print(int[] arr,int[] brr,int[] crr){
    System.out.print("arr : ");
    for (int i = 0;i < arr.length; i++){
        System.out.print(arr[i] + " ");
    }

    System.out.println();
    System.out.print("brr : ");
    for (int i = 0;i < brr.length; i++){
        System.out.print(brr[i] + " ");
    }

    System.out.println();
    System.out.print("crr : ");
    for (int i = 0;i < crr.length; i++){
        System.out.print(crr[i] + " ");
    }
    System.out.println();
    System.out.println();
}



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